建立了考虑测试基准倾斜时加速度计的数学模型。用初始安装误差角辨识理论及算法，在一定范围内消除或减弱了测试基准倾斜对加速度计数学模型辨识精度的影响。该方法可以降低对测试设备地基和调平装置精度的要求，降低其测试和标定成本，提高测试工作效率。

提出一种基于函数链接型神经网络（FLANN）的三轴磁强计误差修正方法。由于三轴非正交、灵敏度不一致及零点漂移所引起的误差降低了三轴磁强计的测量精度，因此有必要进行校正。本文先对与三轴磁强计系统参数有关的测量进行详细分析和理论计算；然后，设计矩阵形式的数学模型对该误差进行修正。通过构造相应的FLANN网络结构，实现对模型参数矩阵的辨识。用实际地磁场测量数据进行测试，结果表明，三轴磁强计的转向误差南800nT修正到12nT以下。因此，该研究为提高三轴磁强计性能提供了一种可行方法。

水力失调使管网系统的流体机械效率下降,造成能源浪费.而刻画管道的水力状况基础参数是管路阻况系数。由于实际工程的复杂性,设计的管路况系数与实际值有一定的差别,提出了基于多目标优化的方法对空调冷冻水系统的管路进行阻抗辨识,在辨识的基础之上,对水力状况进行评估和调整,在实际工程中有很高的参考价值。

电液伺服系统因响应快速与控制灵活等优点在工业控制领域得到了广泛应用，其系统建模、辨识与控制方法的研究是近年的热点。对比了系统建模与辨识方法，电液伺服系统是本质非线性系统，存在死区、饱和、摩擦、间隙及压力－流量增益等非线性因素，线性建模精度不高，理论非线性模型也不同程度地存在未建模特性，采用非线性模型辨识能获得较高的模型精度，研究实时在线的辨识算法，并将其应用到伺服控制中，是未来努力的方向。综述了近年来电液伺服系统的先进控制方法，对理论研究与实际应用具有很强的指导意义。

由于液压伺服系统普遍存在非线性，使用传统的机理建模方法就难以建立准确的数学模型，也不能准确地反应系统实际情况。在合理设计辨识试验的基础上，对系统进行非参数模型辨识，较为准确地辨识出了对象的脉冲响应过程，并推导出系统的传递函数。